在脊椎外科手术中学习曲线分析:基于模拟的系统方法论对方法论的批评
Conor McNamee1, Salman Keraidi1, Jake McDonnell2
1National Spine Injuries Unit, Mater Misericordiae University Hospital, Dublin, Ireland; University College Dublin School of Medicine, Dublin, Ireland.
概括
这项研究批判性地评估了脊柱手术学习曲线方法,发现正确应用时累积总和 (CUSUM) 分析是最可靠的. 未来的研究需要方法指南和多个绩效指标来进行有效的,可比的学习曲线评估.
科学领域:
- 脊柱手术研究结果研究结果
- 外科教育和培训外科教育和培训.
- 医疗数据分析 医疗数据分析
背景情况:
- 脊柱手术学习曲线的现有统计方法,如间隔比较,回归和累积总和 (CUSUM) 分析,表现出不一致性和方法上的缺陷.
- 这些局限性阻碍了脊柱手术文献中当前学习曲线评估的可比性和可靠性.
研究的目的:
- 批判性地评估在现有的脊柱手术学习曲线文献中使用的方法.
- 提供基于证据的建议,以提高该领域未来研究的质量和一致性.
主要方法:
- 在PubMed,Embase和Scopus的系统文献综述 (2010年1月至2023年9月).
- 纳入标准集中在研究评估个体外科医生的表现变化随着时间的推移在人类脊柱外科手术.
- 使用间隔划分,回归和CUSUM技术分析的模拟外科数据;使用ROBINS-I工具评估偏差风险.
主要成果:
- 113项研究符合纳入标准;大多数是回顾性,单一外科医生专注.
- 运行时间是最常见的度量;间隔划分是常见的,但在合成方面是有限的.
- 回归分析的有效性取决于样本大小和模型选择;CUSUM分析的质量各不相同,正确的应用提供了可靠的见解.
结论:
- 脊柱外科手术学习曲线研究的质量存在显著差异.
- 正确应用的累积总和 (CUSUM) 分析提供了最可靠的学习曲线估计.
- 未来的研究需要遵守方法指南,使用多个绩效指标,并为稳健的学习曲线评估采取综合措施.


